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随着大型语言模型(LLMs)在AI应用领域持续发展，其计算成本也呈现显著上升趋势。数据分析表明，GPT-4的运行成本约为700美元/小时，2023年各企业在LLM推理方面的总支出超过50亿美元。这一挑战的核心在于注意力机制——该机制作为模型处理和关联信息的计算核心，同时也构成了主要的性能瓶颈

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“冬天来了，春天还会远吗？”前言一言难尽，最耻辱的一场。赛时08:30~09:30第一次看\(A\)题的时候，以为是悬线法，没想起来悬线法怎么做就先开\(B\)了。\(B\)第一眼以为是原，敲了一个\(k\)优解背包，当时没看题面，以为必须装满，调了很久，后面发现把memset删了就过了。看了一眼

早期探索阶段（19世纪末至20世纪70年代）数据处理自动化的开端：1887年至1890年间，美国统计学家赫尔曼·霍尔瑞斯为统计1890年的人口普查数据发明了一台电动读取设备，极大地提升了数据处理效率。数据存储技术的初步发展：20世纪50年代至70年代，磁带和磁盘等数据存储介质相继出现。磁带容量

在心理学中，有一个“底层牵引力”，说的是：“生活中的微小、不起眼，却又持续存在的力量，它们潜移默化地影响着一个人的态度、行为和选择。”这不是指经济地位的低下，而是一种生活方式和心态的陷阱，让人难以摆脱。而这种状态，恰恰是废掉一个人的最隐蔽的方式。看似微不足道的小事，却隐藏

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最近我给FastGPT用户交流群里接入了AI日报，每天早上10点会自动向群里推送AI日报，让群里的小伙伴们第一时间了解到昨天AI领域都发生了哪些大事。效果大概是这个样子的：如果你对FastGPT感兴趣，可以直接扫码入群：除此之外，我还同步一份到公司的飞书群里，这样公司的小伙伴们

1.思维导图2.创建顺序表程序代码：1>头文件seqList.h：#ifndef__SEQLIST_H__#define__SEQLIST_H__#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>//数据类型重命名typedefintDataType;//宏定义线性表的最大容量#defineMAX30//定义顺序表的结构体

引言近年来，人工智能技术从实验室走向实际应用，其潜力在各行各业得到了初步的验证。然而，AI技术的落地并非一蹴而就，许多企业在尝试部署AI项目时，却发现自己陷入了“模型很好看，应用却难做”的困境。无论是数据准备不足、算法与场景的不匹配，还是缺乏持续优化的机制，这些问题都可能

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15-指针内存是电脑上特别重要的存储器，计算机中程序的运行都是在内存中进行的。所以为了有效的使用内存，就把内存划分成一个个小的内存单元，每个内存单元的大小是1个字节。为了能够有效的访问到内存的每个单元，就给内存单元进行了编号，这些编号被称为该内存单元的地址。【注】内存

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1、题目70.爬楼梯https://leetcode.cn/problems/climbing-stairs/假设你正在爬楼梯。需要n阶你才能到达楼顶。每次你可以爬1或2个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？示例1：输入：n=2输出：2解释：有两种方法可以爬到楼顶。1.1阶+1阶2.2阶示例2：输